设计模式--学原则

单一职责原则

定义:

  • 就一个类而言,应该仅有一个引起它变化的原因。

  • 如果一个类承担的职责过多,就等于把这些职责耦合在一起,一个职责的变化可能会削弱或者抑制这个类完成其他职责的能力。这种耦合会导致脆弱的设计,当变化发生时,设计会收到意想不到的破坏。

  • 软件设计真正要做的许多内容时发现职责并把那些职责相互分离。

开放封闭原则

定义

  • 是说软件实体类应该可以扩展,但是不可以修改。

  • 意思是说对于扩展开放,对于更改封闭。

  • 解决的问题:

    面对需求的改变既可以保持稳定,又可以在第一个版本后不断推出新的版本。

  • 因此设计类的时候,尽量让这个类足够好,写好了就不去修改,如果新的需求来就增加一些类就完事。

  • 无论模块多么封闭,都会存在一些无法对之封闭的变化,既然不能完全封闭,设计人员就必须对他设计的模块应该对哪种变化封闭做出选择。 必须先猜测出最有可能发生变化的类,然后构造出抽象来隔离那些变化。

  • 变化很难猜测,但是退一步讲,可以等到变化发生时,就及早取想办法应对发生更大变化的可能。即等到变化发生时立即采取行动

  • 在最初写代码时,假设变化不会发生,当变化发生时,就创建抽象来隔离以后发生的同类变化。

    举个例子,我们写计算机类,刚开始可能把加减乘除的四个基本操作都写在同一个类中,但是需求要增加一个开方的操作,或者删除乘除两个操作,就得在原来的计算机类中改,就违背了开放封闭原则。因此考虑重构类,增加抽象类的运算类,将所有的具体的运算类继承抽象运算类,通过继承、多态隔离了类之间的耦合。需求满足了,并且可以应对变化了。

  • 面对需求,对程序的改动是通过增加新代码进行的,而不是更改现有的代码—开闭原则的精神所在

  • 希望的是在开发工作展开不久就知道可能发生的变化。 查明可能发生的变化等的时间越长,要创建正确的抽象就越困难。

  • 开闭原则是面向对象设计的核心所在。此原则可以带来面向对象的巨大好处:可维护、可扩展、可复用、灵活性好。

  • 应该仅对程序中呈现出频繁变化的那些部分做出抽象,但是对不应用程序中的每个部分都刻意地进行抽象同样不是一个好主意。拒绝不成熟地抽象和抽象本身一样重要、

依赖倒转原则

  • 定义

  • 抽象不应该依赖细节,细节应该依赖于对象。意为:针对接口编程,不要对实现编程。

  • 高层模块不应该依赖底层模块,两个都应该依赖抽象。

    高层模块依赖底层模块的例子: 我们的函数调用函数库中的函数,比如把访问数据库的代码写成函数,每次写新项目时就去调用这些函数。 这样会存在的问题:

    需要用不同实现的的底层函数时,就得改高层的函数,或者高层函数不能复用;

  • 再举个例子,CPU,内存,网卡等不依赖于电脑主板,内存坏了换内存就行,其他部件比如CPU、网卡不受影响。

  • 依赖倒转其实就是谁也不要依赖谁,除了约定的接口,大家都可以灵活自如。

  • 依赖倒转是面向对设计的标志,考虑针对抽象编程,而不是针对细节编程。程序中的所有依赖关系都是终止于抽象或者接口,那就是面向对象的设计,反之就是过程化的设计。

里氏代换原则

  • 子类型必须能够替换掉他们的父类型。
  • 一个软件实体如果使用一个父类的话,那么也一定适用于其子类,而且察觉不出父类对象和子类对象的区别。即,在软件中,把父类替换成子类,程序的行为没有变化。
  • 只有在子类可以替换掉父类,软件单位的功能不受到影响时,父类才能真正被复用,而子类也能在父类的基础上增加新的行为。
  • 里氏代换原则使得开发封闭原则成为可能,由于子类型的可替换性,使得父类类型的模块在无需修改的情况下就可以扩展。

迪米特法则

  • 定义:如果两个类不必彼此直接通信,那么这两个类就不应当发生直接的相互作用。如果其中一个类需要调用另一个类的某一个方法的话,可以通过第三者转发这个调用。
  • 首先强调的前提是在类的结构设计上,每个类都应当尽量降低成员的访问权限。一个类包装好自己的private状态,不需要让别的类知道的字段和行为就不公开,
  • 迪米特法则的根本思想是强调了类之间的松耦合。
  • 在程序设计时,类之间的耦合越弱,越有利于复用。一个处在弱耦合的类被修改,不会对有关系的类造成波及。及信息的隐蔽促进了软件的复用。

合成/聚合复用原则

  • 定义:尽量使用合成/聚合,尽量不要使用类继承

  • 聚合表示一种弱的拥有关系,A对象可以包含B对象,但是B对象不是A对象的一部分,比如雁群与大雁

  • 合成是一种强的拥有关系,体现了严格的部分和整体的关系,部分与整体的声明周期一样。比如大雁与翅膀

    在这里插入图片描述

  • 该原则好处:优先使用对象的合成/聚合,将有助于保持每个类被封装,并被集中在单个任务上,这样类和类继承层次会保持较小规模,并且不太可能增长为不可控制的庞然大物。

    比如,之前

在这里插入图片描述

使用合成/聚合原则

在这里插入图片描述

再次增加一个收集品牌,只需要增加一个品牌子类,不会影响其他类的改动,也符合开放封闭原则

  • 盲目继承会造成麻烦,因为继承是一种强耦合的结构,父类变,子类就必须变。
  • 所以我们在用继承时,一定要在’'is-a’的关系时再考虑使用,而不是任何时候都使用。
  • 这个例子可以引出设计模式:桥接模式
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互习交流. 现在的深度习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器习的延续,同也在不少候需要结合传统方法来实现. 任何机器习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数知识也是通用的. 本文在梳理传统机器习方法算法的同也会顺便补充这些流程,数上的知识以供参考. 机器习 机器习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring Boot与Vue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性与扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理与数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试与优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性与可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行与后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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